Das LongCat-Team des chinesischen Unternehmens Meituan hat die Modellgewichte für LongCat-2.5 unter der quelloffenen MIT-Lizenz freigegeben. Bei dem System handelt es sich um ein Mixture-of-Experts-Modell (MoE), das für den Einsatz in Software- und KI-Agenten konzipiert wurde.
Die Architektur umfasst 1,6 Billionen Parameter, von denen rund 48 Milliarden Parameter pro Token aktiv verarbeitet werden. Nach Angaben von Meituan wurde das Modell vollständig auf chinesischer Hardware trainiert.
Angaben zur Gesamtzahl der eingesetzten Trainingschips oder zum genauen Rechenaufwand machte das Unternehmen bei LongCat-2.5 nicht. Das Vorgängermodell LongCat-2.0 war auf mehr als 50.000 chinesischen Halbleitern trainiert worden. Für den Betrieb in eigener Infrastruktur stellt Meituan eine Anleitung bereit, die auf 194 Huawei-Ascend-Atlas-A2-Beschleunigern aufsetzt.
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In dieser Konfiguration sind zwei Beschleuniger für die Bildverarbeitung, 64 für Eingabeaufforderungen (Prompts) und 128 für die Generierung von Antworten vorgesehen. Eine Dokumentation für Grafikprozessoren des Herstellers NVIDIA liefert das Unternehmen nicht mit.
Ergänzend steht eine 4-Bit-quantisierte Fassung zur Verfügung. Laut Meituan weist diese die gleiche Genauigkeit auf, erzielt jedoch im Vergleich zur 8-Bit-Version ein um +43,3 Prozent beschleunigtes Prompt-Processing sowie eine um +42,77 Prozent schnellere Antwortgenerierung.
Schnittstellen und technische Spezifikationen
Über die Programmierschnittstelle unterstützt LongCat-2.5 Kontextfenster von bis zu 1 Million Input-Tokens und gibt Antworten mit einer Länge von bis zu 128.000 Tokens aus. Als Eingabeformate werden Text, Bild und Video akzeptiert. Das logische Schließen (Reasoning) lässt sich über die Schnittstelle wahlweise aktivieren oder deaktivieren.
Die API ist zudem mit den gängigen Formaten von OpenAI und Anthropic kompatibel gestaltet. Im Rahmen zeitlich begrenzter Einführungstarife belaufen sich die API-Kosten auf rund 0,27 Euro pro Million Input-Tokens und 1,07 Euro pro Million Output-Tokens.
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Ergebnisse in Leistungstests
In mehreren Benchmarks gibt Meituan Vergleichswerte zu konkurrierenden Systemen an, wobei eine unabhängige Verifikation dieser Ergebnisse bisher nicht vorlag. Im Test Terminal Bench v2.1 erreicht LongCat-2.5 einen Wert von 88,4 Punkten.
In derselben Erhebung liegt Claude Opus 5 bei 89,1 Punkten, GPT-5.6 Sol bei 88,8 Punkten und Deepseek-V4.1-Flash bei 90,6 Punkten. Im anspruchsvolleren Terminal Bench v4.0 erzielt das Meituan-Modell 38,5 Punkte, während Claude Opus 5 auf 53,9 Punkte und GPT-5.6 Sol auf 37,3 Punkte kommen.
Im Software-Benchmark DeepSWE verzeichnet das Modell 64,6 Punkte, was eine Steigerung gegenüber dem früheren Wert von 9,7 Punkten darstellt. Zum Vergleich werden Deepseek-V4.1-Flash mit 74,2 Punkten und GPT-5.6 Sol mit 72,7 Punkten geführt. Im Test BrowseComp weist das System einen Wert von 91,9 Punkten auf, der in Meituans eigener Testumgebung ermittelt wurde.